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6w - ORM 사용해보기 Transaction 관리하는 방법 SQL 쿼리 소요 로그 남기기Prisma에서 공통적으로 적용하는 방법미들웨어 기능(`$extension`)을 제공해서, 모든 DB 쿼리 실행 전에/후에 공통 로직을 넣을 수 있음`db.config.js` 수정import dotenv from "dotenv";import { PrismaClient } from "@prisma/client";dotenv.config();const base = new PrismaClient();// 모든 쿼리 시간 로깅 미들웨어export const prisma = base.$extends({ query: { $allModels: { async $allOperations({ model, operatio..
갑자기 prisma가 되지 않는다. 오류사항PS C:\Users\sunso\Documents\2025\9TH-NODE-B> npm exec prisma generateFailed to load config file "C:\Users\sunso\Documents\2025\9TH-NODE-B" as a TypeScript/JavaScript module. Error: PrismaConfigEnvError: Missing required environment variable: DATABASE_URL 평소처럼 `.env` 파일을 통해 `DATABASE_URL`을 등록하고` npm exec prisma generate`를 하려는데,갑자기 위와 같은 오류가 떳었다. DATABASE_URL="mysql://:@:/평소에 잘 쓰던 URL 형식이니까 형식..
5. Pruning 1. Pruning(가지치기) 정리필요 없는 가중치를 0으로 만들어 제거함으로써 모델을 경량화하는 과정 학습된 모델엔 실제로 거의 0에 가까운 쓸모없는 가중치(weight) 들이 많음이런 weight를 제거하면 → 연산량이 줄고 속도가 빨라짐pruning 후 재학습(fine-tuning) 을 하면 성능을 거의 유지하면서도 경량화 가능→ 덜 중요한 weight를 날려도 정확도는 거의 유지되면서 연산량(MACs)이 줄어든다.2. MACs란?MACs (Multiply–Accumulate Operations)→ “곱셈 + 덧셈” 연산 횟수... 신경망에서 연산 복잡도를 나타내는 단위.즉, MACs가 줄면 → 계산이 더 빨라짐3. Full Connected Layer vs CNN 차이구분Full Connected..
4. Faster R-CNN 1. CNN, R-CNN, Faster R-CNN 차이CNN이미지 전체에 단일한 라벨을 붙이는 분류(Classification)모델무엇이 있는지(What) 알지만, 어디에 있는지(Where)는 모름R-CNN이미지 안에 여러 물체가 있을 때 각각의 위치와 종류 모두 찾아냄작동방식Selective Search로 물체가 있을 법한 후보 영역을 약 2천개 뽑음각 후보 영역을 잘라서(Crop) CNN에 통과시킴CNN의 출력을 SVM(분류기)와 BBox Regressor(좌표 보정기)에 전달단점매우 느림: 2000개 영역을 매번 CNN에 새로 넣음중복 연산 많음: 겹치는 영역이 많아 CNN 특징 추출이 반복됨End-to-End 학습 불가능: 영역 생성 + 분류 + 회귀가 따로 학습됨Fast R-CNN2000개 영역..
3. PyTorch 1. PyTorch란?딥러닝 프레임워크로, 모델을 동적으로 구성할 수 있는 Dynamic Computational Graph 기반모델이 실행될 때마다 그래프가 만들어지고, 코드 구조가 유연TensorFlow는 “Static Graph” : 실행 전에 그래프를 고정해놓고 돌려야 해서 수정이 번거로움TensorFlow(Static Graph)보다 코드 작성이 직관적이며 Python스러움C++에서도 지원되어 임베디드나 ROS 프로젝트에 연결할 수 있음핵심 구성Tensor — 데이터를 담는 기본 단위 (Numpy의 ndarray와 유사)Autograd — 자동 미분 기능 (역전파 계산)nn.Module — 신경망 구조를 정의하는 클래스Optimizer — 파라미터 업데이트 방법 (SGD, Adam 등)Devic..
2. CNN 01. CNN이란?Convolutional Neural Network (합성곱 신경망)→ 이미지를 픽셀 단위로 직접 학습하는 대신, 공간적 패턴을 자동으로 추출하는 구조일반적인 ANN(완전연결층)은 모든 픽셀을 한 줄로 펼쳐 연결→ 공간 정보(예: ‘이 픽셀이 어디 위치했는가’)가 사라짐CNN은 공간 구조(위치 관계) 를 유지한 채로 연산02. Convolution (합성곱)이미지의 국소 영역(예: 3×3 픽셀)을 작은 필터(kernel) 로 스캔하면서 특징(feature)을 추출X: 입력 이미지K: 커널(가중치)Y: 출력(feature map)즉, 커널이 이미지 위를 슬라이딩하면서 픽셀 간의 상관관계를 계산커널에 따라 “수평선 검출”, “세로선 검출”, “대각선 검출” 등 다양한 특징이 추출03. Pa..
01. AI기초&ANN 01. 벡터(Vector)와 행렬(Matrix)벡터는 숫자의 리스트(= 방향 있는 값의 모음)행렬은 벡터가 여러 개 모인 2차원 구조행렬 곱을 빠르게 계산하는 기계 ⇒ GPU딥러닝의 데이터, 가중치(Weight), 연산의 90%가 벡터/행렬로 표현됨02. Gradient (경사), Contour Plot, 경사하강법Gradient(∇f) 는 함수의 기울기 = "가장 가파르게 올라가는 방향"우리는 Loss를 줄여야 하므로, Gradient의 반대 방향으로 이동왜냐면 내려가야 하니까..! Gradient는 언덕에서 가장 가파르게 올라가는 방향인거임그렇게 최저점을 찾을 때까지 반복함이 반복 과정이 바로 경사하강법(Gradient Descent)Contour Plot(등고선)가운데가 최저점 (Loss가 최소가 ..
4w - Node.js와 ES6 기반 서버 개발 기초 1. ECMAScript의 의미, 그리고 ES6 이후에는 각 버전에 따라 어떤 기능들이 새로 추가되었는지 찾고 정리하기ECMAScript의 의미자바스크립트 언어의 공식 사양(표준) 이름ECMA-262 사양 집합으로 정의되고, 언어 문법, 구문, 기본 API 등을 규정이후 버전들은 ECMAScript 사양을 갱신하며 새로운 문법이나 기능을 추가ES6 이후 각 버전에 추가된 것ES7(2016)지수 연산자(**)Array.prototype.includes(): 배열에 주어진 값이 포함되는지 확인하는 메서드ES8(2017)async, await 구문 Object.values(), Object.entries(): 각각 객체 값과 키/값 쌍을 추출ES9(2018)스트림 및 기타 비동기 데이터 소스 작업을 위한 비동..

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